Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、DAX Studio とは何か、そしてそれを使用して DAX コードを最適化する方法について説明します。
DAX Studio は、DAX クエリの舞台裏で何が起こっているかを確認できるユーザーフレンドリーなツールです。
目次
DAX Studio の概要
DAX は、必要な結果を得る前に、多くの複雑な処理を実行します。期待とは異なる結果が得られる可能性があります。
DAX クエリを分析するための最適なツールはDAX Studioです。これは SQLBI の無料のオープンソース ツールです。DAX クエリを最初から実行し、LuckyTemplates デスクトップの [パフォーマンスの分析] オプションからクエリをコピーする機能があります。
DAX クエリはデータ モデル上で動作するため、DAX Studio はデータ モデルが何を示しているかに関する重要な情報を提供します。
設置と接続
ツール プログラムをダウンロードするには、Google にアクセスして DAX Studio を検索します。
最新バージョンをインストールします。
プログラムを動作させるには、コンピュータの管理者権限が必要です。プログラムを開くと、DAX Studio に接続する方法を尋ねられます。
PBI ファイルまたは表形式サーバーのいずれかに接続できます。
PowerPivot モデルがグレー表示になっていることがわかります。これは、Excel ファイルから起動する必要があることを意味します。ツールをインストールすると、DAX Studio に Excel 用のアドインをインストールするオプションが表示されます。
接続タイプを選択したら、「接続」をクリックします。
DAX Studio の基本
Studio ツール内で最初に気づくのは、列を含むテーブルのメタデータです。
また、 DimCalendarテーブルが日付テーブルとしてマークされていることもわかります。これにより、タイム インテリジェンス関数が DAX コード内で適切に動作するようになります。
DAX の最適化を始めるための優れた方法は、[すべてのクエリ]ボタンを使用することです。
PBI ファイルをリッスンし、更新されたすべてのクエリを実行します。
これはサンプル PBI ファイルです。
その PBI ファイルを表示し、「更新」をクリックします。
その後、[すべてのクエリ] タブに 3 つのクエリが表示されます。これらのクエリは、PBI ファイル サンプルの 3 つのメジャーに対応します。すべてのメジャーとビジュアルはクエリです。
また、1 番目のクエリの期間が他の 2 つのクエリよりも長いことにも気づくでしょう。
そのクエリをダブルクリックすると、測定値と、それによってパフォーマンスがどのように低下するかが表示されます。
次に、クエリ プランとサーバー タイミングをオンにして、これらのアナライザーを表示します。
これらは DAX を最適化する上で重要です。これらは、フォーミュラ エンジンとストレージ エンジンで何が起こっているかを示します。
DAX の最適化は、[詳細設定] タブで行われます。データ モデルの設定によって DAX のパフォーマンスが向上し、高速化されているかどうかを確認するには、[メトリックの表示] をクリックします。VertiPaq Analyzerメトリクスが開きます。
VertiPaq はストレージ エンジンです。データ モデルについて知っておく必要があるすべてのことがわかります。また、データを圧縮して DAX の実行を高速化します。すべては、データ モデルとテーブルがどのように設定されているかによって異なります。
DAX Studio には [クエリのフォーマット] ボタンもあります。クエリを作成していて、それを理解して理解できない場合は、クエリのフォーマットを使用すると、コードを理解しやすくすることができます。
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結論
DAX Studio は、コードを最適化するための最良のツールです。これは、結果を生成する際に DAX のパフォーマンスを最大化するのに役立ちます。
DAX のパフォーマンスが低い場合は、DAX Studio について詳しく学ぶ必要があります。レポートをより良くするための機能がたくさんあります。
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